抄録
CMACは人間の小脳の数理モデルであり、高速な学習を行うことができる。実際に、ロボットの行動学習などに多く用いられている。しかし、学習によって獲得された結果は数値データであるために、人間にとって理解が難しい。また、我々の研究室でもCMACを用いた操作特性獲得の研究を行っている。本研究では、効率化を図ったCMACであるAL-CMACによって獲得された結果からFNNによるルール抽出を行う。さらに、熟練度の異なるオペレータから操作特性を獲得する。熟練度の高いオペレータと低いオペレータの操作特性を比較することにより、熟練者特有の操作を導き出す。
